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为此，下文分析了多能互补网络运行与演化发展的关键技术，探讨多能互补网络中广义最优能流、运行调度和综合能源市场（稳态问题）、动态仿真与协调控制（暂态问题）、发展规划和形态设计（演化问题），系统性分析多能互补网络参与主体多、不确定性强、生长规律复杂等特点带来的挑战，为新一代综合能源系统分析设计提供决策依据。

图2多能互补网络建模框架

Fig.2Frameworkofmulti-carrierenergysystemmodeling

2多能互补网络建模分析

多能互补网络能量生产传输涉及热动、气动、电动和机械传动等多时间尺度的动态过程，伴随热能、电能、机械能、化学能及其他形式能量的相互转化，其热力学特性显著影响系统运行能效，其动力学特性决定系统整体安全水平。

简单电路系统的熵、焓等热力学指标虽有基本定义，但对于电力系统尚未有实用化的计算方法。为此，通过分析系统耦合特性，提炼系统能效提升的关键因素，揭示多能流交互影响机理并建立广义能流建模理论框架。特别是针对多能互补网络多决策主体和不确定性特性，在工程博弈论框架下构建多能互补网络暂态微分博弈模型、稳态主从博弈模型和暂稳态一体化网络模型，为系统规划设计与运行管理提供基本工具，其建模框架如图2所示。

2.1广义能流建模

将多能互补耦合网络抽象为“有向图”，即广义电路；分析代表电能、热能、压力能在线/管网路中传递与耗散的特征量，即广义能量（如“[79-80]、“㶲”），其与具体能源形式无关；探明广义能量传递的普遍规律，构成广义基尔霍夫定律与广义欧姆定律（电路分析法在多能网络中的推广），从而建立多能网络的广义能流模型。进一步挖掘广义能流传递与耗散规律，分析广义网损来源以及降耗途径，揭示能源形式转换的节能增效机制，阐明多能互补网络能效提升的物理本质，为系统结构优化设计和演化分析提供理论依据，其建模框架如图3所示。

图3广义能流建模框架

Fig.3Frameworkofgeneralenergyflowmodeling

2.2系统级稳态建模

在广义能流模型的基础上，对各能源网络进行细化，考虑反映不同网络基本特性的物理量，如节点压力、管道中流体流量、流体温度等，根据热力学、流体力学理论，建立天然气网络、供热网络的稳态代数方程模型；研究系统中能量转换设备的工作原理和转化效率，设计接口方程，进而建立多能互补网络的稳态模型，如图4所示。针对多能互补网络决策主体多、不确定性强、市场环境多变等特点，基于主从博弈和稳态模型，研究多能互补网络多主体不确定决策理论，探讨激励相容的多能源系统交易机制、多能源主体的竞标模型、多能源市场出清模型，分析多能源交易的特点与利弊，用于多能互补网络演化模式分析以及多能互补网络的规划调度与市场设计。

2.3设备级暂态建模

在设备级暂态建模方面，首先，分析天然气网、供热管网、能源枢纽等物理系统中关键设备暂态特性，建立P2G装置、压缩空气等储能装置的暂态模型以及冷—热—电联产的动态方程。其次，对于天然气网，详细研究描述管道气体动态过程的欧拉方程及其近似模型；对于供热管网，研究描述管道流体温度传递动态的热力学方程；对于能量转换与存储热备，研究能量转换的物理过程与详细的动态模型。最后，基于微分博弈构建计及多主体自趋优控制的系统动态模型，求解反馈Nash均衡用于系统稳定分析与控制器设计，实现多能源主体联动的能量综合优化控制。

图4系统级稳态建模

Fig.4Frameworkofsteady-statemodeling

图5暂稳态一体化网络模型

Fig.5Integratedtransientandsteady-statemodel

2.4暂稳态一体化网络建模

多能互补网络物理系统耦合紧密，能量转化关系复杂，同时系统动态维数高、时间尺度跨度大。首先，根据层次聚类方法对网络中相似结构进行分类合并，并对所关心的细节部分逐级放大还原。其次，分析能源子网的拓扑连接及信号传递关系，建立合适的接口方程。最后，集成广义能流和暂稳态模型，建立涵盖电动、气动、热动等多种能源网络并能够反映各网络交互过程的暂稳态一体化网络模型，如图5所示。

3多能互补网络动态演化机理

多能互补网络中，电、气、热等子系统均具有复杂网络的特点。多能互补网络的演化机理复杂，既有影响能量流动的交易策略层面的演化，也有导致拓扑结构调整的建设投资层面的演化。演化博弈理论可较好模拟复杂系统长时期生长过程，从而为分析多能互补网络演化提供新思路。为此，借鉴复杂网络理论与演化博弈理论，根据暂稳态一体化网络模型，设置不同的边界条件和优化目标函数，分析多能互补网络随时间增长呈现的演化动力学特性，进而揭示其演化机制。

多能互补网络演化机理分析框架如图6所示。首先，采用关联规则学习等技术分析多能互补网络演化的驱动因素。其次，基于“复制者动态”构建多能互补网络演化的动力学模型。最后，利用“演化稳定均衡”分析多能互补网络演化的最佳终极形态。

图6多能互补网络演化机理分析框架

Fig.6Frameworkofevolutionarymechanismofmulticarrierenergysystem

3.1多能互补网络演化驱动因素分析

在多能互补网络演化驱动因素分析方面，首先分析电力、天然气等多种能源需求和供给的分时价格、功率、能源品质，能量存储和运输的效率和速度、相关激励政策以及各子网络故障相关信息等基础数据。其次，通过关联规则学习等技术寻找驱动电力网络、热力网络、天然气网络等不断生长、逐渐耦合的主要因素。进一步利用社团结构分析和网络传输效率分析等工具，结合PageRank等搜索技术，给出这些因素驱动多能互补网络演化的作用方式，从而获取网络生长驱动因素、故障传播驱动因素、主体策略演化驱动因素等，分别作为多能互补网络演化的优先生长方向、传播方向及策略集合。多能互补网络演化驱动因素分析框架如图7所示。

图7多能互补网络演化驱动因素分析框架

Fig.7Drivenfactorsfortheevolutionaryofmulti-carrierenergysystem

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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